(57)【要約】【課題】罫線が接触した文字の画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出装置で、罫線と文字線との成す角度が浅い場合にも精度良く罫線を除去し、文字画像を抽出すること。【解決手段】罫線除去用構造要素生成部１７０が、罫線幅推定部１６０により推定された罫線幅に基づいて２１種類の罫線除去用構造要素を生成し、罫線除去部１９０が、罫線領域推定部１５０により定められた罫線除去処理の対象領域に対して２１種類の罫線除去用構造要素を用いてエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去し、文字列を抽出するよう構成する。【選択図】        図１
2006004271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出プログラムであって、
文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成手順と、
前記構造要素生成手順により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする文字画像抽出プログラム。
【請求項２】
前記罫線除去手順は、前記罫線除去用構造要素のうち罫線とのなす角度が最小および最大の方向に対応する罫線除去用構造要素の両方に合致した画素は文字画像の一部でないと判定することを特徴とする請求項１に記載の文字画像抽出プログラム。
【請求項３】
前記構造要素生成手順は、文字線と罫線との接触位置関係として罫線が文字線の下端付近、上端付近または中央付近に接触する３種類の接触位置関係に対応して複数の罫線除去用構造要素を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の文字画像抽出プログラム。
【請求項４】
罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出方法であって、
文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成工程と、
前記構造要素生成工程により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去工程と、
を含んだことを特徴とする文字画像抽出方法。
【請求項５】
罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出装置であって、
文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成手段と、
前記構造要素生成手段により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去手段と、
を備えたことを特徴とする文字画像抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出プログラム、文字画像抽出方法および文字画像抽出装置に関し、特に、罫線に接触する文字線と罫線との成す角度が浅い場合にも精度よく文字画像を抽出することができる文字画像抽出プログラム、文字画像抽出方法および文字画像抽出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＯＣＲ(Optical Character Reader:光学的文字認識装置)などで枠線内、あるいは、アンダーライン上に記入された文字列を認識する場合に、罫線接触文字画像から罫線を除去して文字列だけの画像を抽出する必要がある。
【０００３】
図１８は、このような罫線接触文字画像の一例を示す図である。同図は、文字列「神奈川県横須賀市小矢部」がアンダーラインと接触している画像を示しており、文字列「神奈川県横須賀市小矢部」を認識するためには、事前にアンダーラインを取り除く必要がある。
【０００４】
従来、このような罫線接触文字画像から罫線を除去して文字列だけの画像を抽出する技術としては、罫線の除去後に、罫線除去によって欠損した文字線を復元する技術（例えば、特許文献１〜２および非特許文献１参照。）や、文字線に欠損部分を生じさせることなく罫線のみを除去する技術（例えば、特許文献３〜４参照。）が開発されている。
【０００５】
【特許文献１】特開平６−３０９４９８号公報
【特許文献２】特開平１１−２３２３８２号公報
【特許文献３】特開平９−１８５６７６号公報
【特許文献４】特開平７−５７０４７号公報
【非特許文献１】D. Guillevic and C. Y. Suen, "Cursive Script Recognition:A fast reader scheme," Proceedings of ICDAR, 1993, pp. 311-322
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、かかる従来技術では、帳票に記入された漢字のように罫線と文字線のなす角度が浅いときがある場合には、文字画像を精度よく抽出することができないという問題があった。
【０００７】
例えば、罫線の除去後に欠損した文字線を復元する技術では、図１９に示すように、罫線と文字線のなす角度が浅い場合には、欠損部分が大きくなり、文字線を復元することができない。また、罫線のみを除去する技術では、罫線と文字線のなす角度が浅い場合には、罫線を正しく抽出することができない。
【０００８】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、罫線に接触する文字線と罫線との成す角度が浅い場合にも精度よく文字画像を抽出することができる文字画像抽出プログラム、文字画像抽出方法および文字画像抽出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出プログラムであって、文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成手順と、前記構造要素生成手順により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成手順と、前記構造要素生成手順により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去手順と、をコンピュータに実行させる文字画像抽出プログラムを記録したことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出方法であって、文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成工程と、前記構造要素生成工程により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去工程と、を含んだことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出装置であって、文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成手段と、前記構造要素生成手段により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
かかる発明によれば、文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成し、生成した複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出するよう構成したので、罫線に接触する文字線と罫線との成す角度が浅い場合にも罫線だけを除去することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、罫線に接触する文字線と罫線との成す角度が浅い場合にも罫線だけを除去するので、精度良く文字画像を抽出することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る文字画像抽出プログラム、文字画像抽出方法および文字画像抽出装置の好適な実施例を詳細に説明する。なお、ここでは、帳票に含まれる罫線接触文字画像から罫線を除去する文字画像抽出装置を中心に説明する。
【実施例】
【００１６】
まず、本実施例に係る文字画像抽出装置の構成について説明する。図１は、本実施例に係る文字画像抽出装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この文字画像抽出装置１００は、入力部１１０と、画像記憶部１２０と、文字列切出部１３０と、罫線接触判定部１４０と、罫線領域推定部１５０と、罫線幅推定部１６０と、罫線除去用構造要素生成部１７０と、罫線除去用構造要素記憶部１８０と、罫線除去部１９０とを有する。
【００１７】
入力部１１０は、帳票をスキャナで走査して画像データを読み込み、読み込んだ画像データを二値の画像データに変換して画像記憶部１２０に格納する処理部である。
【００１８】
画像記憶部１２０は、入力部１１０によって帳票画像から得られた二値の画像データを記憶する記憶部である。図２は、画像記憶部１２０が記憶する画像データの一例を示す図である。同図に示すように、この画像記憶部１２０は、「１」または「０」を値とする二次元配列によって画像データを記憶する。ここで、「１」は黒画素を示し、「０」は白画素を示す。
【００１９】
文字列切出部１３０は、画像記憶部１２０が記憶する画像データを用いて帳票画像の中の所定の領域の文字列を切出す処理部である。この文字列切出部１３０は、罫線が文字列と接触している場合には、罫線が接触しているままの状態で文字列を切出す。
【００２０】
罫線接触判定部１４０は、文字列切出部１３０によって切出された文字画像に対して罫線と文字との接触の有無を判定する処理部である。具体的には、この罫線接触判定部１４０は、まず、切出された文字画像に対して、連結成分ごとに異なるラベルを与えるラベリングを行い、各連結成分の外接矩形サイズを求める。
【００２１】
そして、図３に示すように、連結成分の外接矩形の高さをＨ、幅をＷ、縦横比をＲ＝Ｗ／Ｈ、縦横比の閾値をＲth、高さの閾値をＨthとすると、
Ｒ＜Ｒth、Ｈ＞Ｈthの場合：連結成分は文字部分
Ｒ＞Ｒth、Ｈ＜Ｈthの場合：連結成分は罫線部分
Ｒ＞Ｒth、Ｈ＞Ｈthの場合：連結成分は文字と罫線の接触部分
と判定する。
【００２２】
罫線領域推定部１５０は、罫線接触判定部１４０によって罫線と文字との接触があると判定された文字画像に対して罫線の位置やその中心線などを求める処理部である。具体的には、この罫線領域推定部１５０は、文字と罫線が接触する連結成分に対し、罫線方向に走査して黒画素をカウントし、黒画素のヒストグラムを求める。
【００２３】
そして、図４に示すように、ヒストグラム値Ｖが閾値Ｖth以上の座標領域を罫線領域とし、罫線領域に所定の幅のマージンをとった領域の画像を罫線削除処理の対象とする。
【００２４】
罫線幅推定部１６０は、罫線幅を推定する処理部である。例えば、水平罫線の場合、この罫線幅推定部１６０は、図５に示すように、上部輪郭点と下部輪郭点を求め、各ｘ座標における幅Ｈｗのヒストグラムを求める。そして、最頻値をとる幅Ｈｗ０を罫線幅の推定値とする。
【００２５】
罫線除去用構造要素生成部１７０は、２１種類の罫線除去用構造要素を生成する処理部である。ここで、罫線除去用構造要素とは、罫線接触文字画像から罫線を削除する際に使用する画素パターンである。
【００２６】
図６は、罫線除去用構造要素生成部１７０が生成する２１種類の罫線除去用構造要素を示す図である。同図に示すように、罫線除去用構造要素生成部１７０は、水平方向を０°として２２．５°、４５°、６７．５°、９０°、１１２．５°、１３５°および１５７．５°の７方向のそれぞれに対して中央、下端および上端の３種類の中心を有する計２１種類の罫線除去用構造要素を生成する。同図において、ハッチングで示す画素が中心を示す。
【００２７】
なお、ここでは、罫線除去用構造要素の構造要素サイズは「３」であるが、罫線除去用構造要素生成部１７０は、罫線幅推定部１６０が推定した罫線幅をＷとすると、構造要素サイズＳをＳ＝ａＷを用いて決定する。ここで、ａは「１．０」より大きい定数値である。
【００２８】
罫線除去用構造要素記憶部１８０は、罫線除去用構造要素生成部１７０が生成した罫線除去用構造要素を記憶する記憶部である。図７−１は、罫線除去用構造要素記憶部１８０が記憶する罫線除去用構造要素のデータ構造の一例を示す図である。
【００２９】
同図に示すように、罫線除去用構造要素記憶部１８０は、各罫線除去用構造要素について、構造要素サイズＳと、中心ｘ座標と、中心ｙ座標と、画素パターンを含むＳ×Ｓ個の画素の値ｅ11、ｅ12、・・・、ｅSSとを記憶する。ここで、座標としては、Ｓ×Ｓ個の画素のうちの左上端を原点とし、右方向をｘ軸の正方向、下方向をｙ軸の正方向とする。
【００３０】
図７−２は、罫線除去用構造要素記憶部１８０が記憶する罫線除去用構造要素の一例を示す図である。同図は、構造要素サイズが「３」であり、中心の座標が（１、０）すなわち中心が「真中上」の９０°方向構造要素を示している。
【００３１】
罫線除去部１９０は、罫線除去用構造要素生成部１７０によって生成された２１種類の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像の罫線およびその近傍領域の各画素に対してエロージョンを行い、罫線を削除する処理部である。
【００３２】
ここで、罫線除去部１９０が罫線接触文字画像の罫線およびその近傍領域の各画素に対して行うエロージョンについて説明する。二値画像に対するエロージョンとは、画像処理での膨張処理を一般化したものであり、構造要素(Structuring Element)と呼ばれるＭ×Ｎの画素パターンの中心と画像の着目画素とを重ね合わせ、黒画素が完全合致するときは着目画素をそのまま残し、合致しないときは着目画素を白画素に反転させる。
【００３３】
図８は、エロージョンを説明するための説明図である。同図は、原画像、構造要素およびエロージョン画像を示している。ここでは、原画像に対して構造要素を用いてエロージョンを行うことによって、原画像の黒画素領域の縁にあたる領域が白画像に反転している。
【００３４】
図９は、中央垂直文字線が罫線と接触する場合の構造要素の中心位置と接触位置との関係を示す図である。同図に示すように、中央垂直文字線が罫線と下端付近で接触する場合には、中心が下にある構造要素を用いることによって中央垂直文字線を抽出することができ、中央垂直文字線が罫線と上端付近で接触する場合には、中心が上にある構造要素を用いることによって中央垂直文字線を抽出することができ、中央垂直文字線が罫線と中ほどで接触する場合には、中心が中央にある構造要素を用いることによって中央垂直文字線を抽出することができる。
【００３５】
図１０は、構造要素の中心の相異によるエロージョン結果の相異を示す図である。同図の原画像は、文字「木」の中央の垂直文字線の下端近くが罫線に接触している場合を示している。同図に示すように、中心が中央の垂直構造要素を用いて原画像に対してエロージョンを行うと、原画像の垂直文字線の下から二つの画素については、垂直構造要素の中心と重ね合わせた場合に黒画素が全ては合致しないため、原画像の垂直文字線の下から二つの画素部分が欠損してしまう。
【００３６】
一方、中心が下端の垂直構造要素を用いて原画像に対してエロージョンを行うと、原画像の垂直文字線の下から二つの画素についても、垂直構造要素の中心と重ね合わせた場合に黒画素が全て合致するため、原画像の垂直文字線の下から二つの画素も正しく抽出することができる。
【００３７】
このように、中心が下端の罫線除去用構造要素を用いることによって、文字線の下端部分の欠損を防ぎ、中心が上端の罫線除去用構造要素を用いることによって、文字線の上端部分の欠損を防ぐことができる。
【００３８】
罫線除去部１９０は、罫線除去用構造要素生成部１７０によって生成された各罫線除去用構造要素で罫線接触文字画像の罫線および罫線近傍領域の各画素に対してエロージョンを行い、それらの画素値のＯＲ（論理和）をとることで罫線を除去した文字画像を出力することができる。
【００３９】
ただし、罫線接触文字画像の着目画素が、ある中心の２２．５°方向の罫線除去用構造要素と１５７．５°方向の罫線除去用構造要素の双方にマッチした場合には、文字線ではないと判定し、出力画素値は黒画素とせず、反転させた白画素とする。
【００４０】
すなわち、罫線接触文字画像の罫線および罫線近傍領域の黒画素の集合をＸとし、ｉ番目の方向の罫線除去用構造要素の黒画素の集合をＡiとし、ＡiによるＸのエロージョン演算をＸ□Ａiとすると、罫線除去部１９０が出力する抽出文字画像Ｙは
【数１】
2006004271.tif 000003
で表される。ここで、Ａ1およびＡ7はそれぞれ２２．５°方向の罫線除去用構造要素と１５７．５°方向の罫線除去用構造要素を表わす。
【００４１】
このように、罫線除去部１９０が２１種類の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像の罫線およびその近傍領域の各画素に対してエロージョンを行い、罫線を除去した文字画像を生成することによって、罫線との成す角度が浅い文字線を精度良く抽出することができる。
【００４２】
図１１は、罫線除去部１９０によって抽出される文字画像の一例を示す図である。同図に示すように、原画像に対して、１３５°方向構造要素、９０°方向構造要素および４５°方向構造要素を用いてエロージョンを行った結果の画素値のＯＲをとることによって罫線が除去された抽出文字列画像が得られる。
【００４３】
次に、本実施例に係る文字画像抽出装置１００の処理手順について説明する。図１２は、本実施例に係る文字画像抽出装置１００の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、この文字画像抽出装置１００は、入力部１１０がスキャナを用いて帳票画像を入力し（ステップＳ１０１）、二値の画像データに変換する。
【００４４】
そして、文字列切出部１３０が所定の領域の文字列を罫線とともに切出し（ステップＳ１０２）、罫線接触判定部１４０が文字列に罫線が接触しているか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００４５】
その結果、文字列に罫線が接触している場合には、罫線領域推定部１５０が罫線の位置および中心線を推定し（ステップＳ１０４）、罫線幅推定部１６０が罫線幅を推定する（ステップＳ１０５）。
【００４６】
そして、罫線除去用構造要素生成部１７０が罫線幅に基づいて２１種類の罫線除去用構造要素を生成し（ステップＳ１０６）、罫線除去部１９０が、２１種類の罫線除去用構造要素を用いて罫線を除去し、文字列を抽出する（ステップＳ１０７）。
【００４７】
一方、文字列に罫線が接触していない場合には、罫線を除去して文字列を抽出する（ステップＳ１０８）。
【００４８】
このように、罫線除去部１９０が、２１種類の罫線除去用構造要素を用いて罫線を除去し、文字列を抽出することによって、罫線との成す角度が浅い文字線を精度良く抽出することができる。
【００４９】
図１３は、本実施例に係る文字画像抽出装置１００による文字画像抽出結果を示す図である。同図は、図１８に示した罫線接触文字画像からアンダーラインを除去して文字列だけを抽出した結果を示す。
【００５０】
次に、罫線接触判定部１４０の処理手順について説明する。図１４は、罫線接触判定部１４０の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、この罫線接触判定部１４０は、罫線接触文字画像のラベリングを行い（ステップＳ２０１）、ラベルすなわち連結成分を一つ選択する（ステップＳ２０２）。
【００５１】
そして、連結成分の外接矩形サイズ（Ｈ、Ｗ）および縦横比（Ｒ＝Ｗ／Ｈ）を計算し（ステップＳ２０３）、Ｒ＞Ｒth＆Ｈ＞Ｈthであるか否か、すなわち、縦横比（Ｒ）が所定の閾値より大きく高さ（Ｈ）が所定の閾値より大きいか否かを判定し（ステップＳ２０４）、Ｒ＞Ｒth＆Ｈ＞Ｈthである場合には、連結成分は罫線接触パターンであると判定し（ステップＳ２０５）、Ｒ＞Ｒth＆Ｈ＞Ｈthでない場合には、連結成分は罫線接触パターンでないと判定する（ステップＳ２０６）。
【００５２】
そして、全てのラベルについて処理が終了したか否かを判定し（ステップＳ２０７）、全てのラベルについて処理が終了していない場合には、ステップＳ２０２に戻って次のラベルを判定し、全てのラベルについて処理を終了した場合には、罫線接触判定処理を終了する。
【００５３】
次に、罫線領域推定部１５０の処理手順について説明する。なお、ここでは、罫線が水平線の場合を例として説明する。図１５は、罫線領域推定部１５０の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、この罫線領域推定部１５０は、罫線接触文字画像を罫線方向（ここでは、ｘ軸方向）に走査して黒画素のヒストグラムを作成する（ステップＳ３０１）。
【００５４】
そして、ヒストグラム値Ｖjを順番に一つずつ選択し（ステップＳ３０２）、Ｖj＜Ｖth＆Ｖj+1＞Ｖthであるか否か、すなわち、ヒストグラム値が所定の閾値より大きくなり始める場合か否かを判定し（ステップＳ３０３）、Ｖj＜Ｖth＆Ｖj+1＞Ｖthである場合には、Ｖj+1に対応するｙ座標を罫線領域開始ｙ座標Ｙsとして記録する（ステップＳ３０４）。
【００５５】
そして、Ｖj＞Ｖth＆Ｖj+1＜Ｖthであるか否か、すなわち、ヒストグラム値が所定の閾値より小さくなり始める場合か否かを判定し（ステップＳ３０５）、Ｖj＞Ｖth＆Ｖj+1＜Ｖthである場合には、Ｖjに対応するｙ座標を罫線領域終了ｙ座標Ｙeとして記録する（ステップＳ３０６）。
【００５６】
そして、罫線領域開始ｙ座標および罫線領域終了ｙ座標を抽出したか否かを判定し（ステップＳ３０７）、抽出していない場合には、ステップS３０２に戻って、次のヒストグラム値を選択し、抽出した場合には、罫線削除処理の処理対象領域の開始点および終了点をＹsおよびＹeを用いて計算する（ステップＳ３０８）。
【００５７】
次に、罫線除去部１９０の処理手順について説明する。図１６は、罫線除去部１９０の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、この罫線除去部１９０は、罫線削除処理の処理対象領域から画素を選択して着目画素とし（ステップＳ４０１）、着目画素が黒画素であるか否かを判定する（ステップＳ４０２）。
【００５８】
その結果、着目画素が黒画素である場合には、罫線除去用構造要素の中心と着目画素を重ね合わせた場合に、いずれかの罫線除去用構造要素の画素パターンと一致するか否かを判定する（ステップＳ４０３）。
【００５９】
そして、いずれの罫線除去用構造要素の画素パターンとも一致しない黒画素を白画素に置き換え（ステップＳ４０４）、ステップＳ４０７に進む。一方、いずれかの罫線除去用構造要素の画素パターンと一致する場合には、２２．５度方向構造要素と１５７．５度方向構造要素の双方に一致するか否かを判定し（ステップＳ４０５）、双方に一致する場合には、水平罫線部分と判断して黒画素を白画素に置き換える（ステップＳ４０６）。
【００６０】
これに対して、双方に一致はしない場合には、着目画素は文字線部分であると判定し、黒画素のままとする。そして、処理対象領域の全画素について処理が終了したか否かを判定し（ステップＳ４０７）、処理対象領域の全画素について処理が終了していない場合には、ステップＳ４０１に戻って、次の画素を選択し、処理対象領域の全画素について処理が終了した場合には、罫線削除処理を終了する。
【００６１】
このように、罫線除去部１９０が、罫線削除処理の処理対象領域の全黒画素に対して、罫線除去用構造要素の中心と重ね合わせ、いずれかの罫線除去用構造要素の画素パターンと一致するか否かを判定し、全ての罫線除去用構造要素の画素パターンと一致しない場合には、黒画素を白画素に置き換えることによって、罫線接触文字画像から罫線だけを削除することができる。
【００６２】
上述してきたように、本実施例では、罫線除去用構造要素生成部１７０が、罫線幅推定部１６０により推定された罫線幅に基づいて２１種類の罫線除去用構造要素を生成し、罫線除去部１９０が、罫線領域推定部１５０により定められた罫線除去処理の対象領域に対して２１種類の罫線除去用構造要素を用いてエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去し、文字列を抽出することとしたので、罫線と文字との成す角度が浅い場合にも、文字画像を精度良く抽出することができる。
【００６３】
なお、本実施例では、文字画像抽出装置について説明したが、この文字画像抽出装置の機能をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する文字画像抽出プログラムを得ることができる。そこで、この文字画像抽出プログラムを実行するコンピュータについて説明する。
【００６４】
図１７は、本実施例に係る文字画像抽出プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このコンピュータ２００は、ＣＰＵ２１０と、ＲＡＭ２２０と、ＲＯＭ２３０と、Ｉ／Ｏインタフェース２４０とを有する。
【００６５】
ＣＰＵ２１０は、文字画像抽出プログラムを実行する中央処理装置であり、ＲＡＭ２２０は、プログラムの実行途中結果などを保存するメモリである。ＲＯＭ２３０は、文字画像抽出プログラムなどを記憶する読出し専用メモリであり、Ｉ／Ｏインタフェース２４０は、スキャナなどをコンピュータ２００に接続するインタフェースである。
【００６６】
なお、本実施例では、７方向の罫線除去用構造要素を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、１５方向の罫線除去用構造要素など他の数の方向の罫線除去用構造要素を用いる場合にも同様に適用することができる。
【００６７】
（付記１）罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出プログラムであって、
文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成手順と、
前記構造要素生成手順により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする文字画像抽出プログラム。
【００６８】
（付記２）前記罫線除去手順は、前記罫線除去用構造要素のうち罫線とのなす角度が最小および最大の方向に対応する罫線除去用構造要素の両方に合致した画素は文字画像の一部でないと判定することを特徴とする付記１に記載の文字画像抽出プログラム。
【００６９】
（付記３）前記構造要素生成手順は、文字線と罫線との接触位置関係として罫線が文字線の下端付近、上端付近または中央付近に接触する３種類の接触位置関係に対応して複数の罫線除去用構造要素を生成することを特徴とする付記１または２に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７０】
（付記４）前記構造要素生成手順は、文字線の複数種類の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を生成することを特徴とする付記１または２に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７１】
（付記５）前記構造要素生成手順は、文字線と罫線との接触位置関係として罫線が文字線の下端付近、上端付近または中央付近に接触する３種類の接触位置関係および文字線の７種類の方向に対応して２１種類の罫線除去用構造要素を生成することを特徴とする付記１または２に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７２】
（付記６）前記構造要素生成手順は、罫線に対する角度が２２．５度、４５度、６７．５度、９０度、１１２．５度、１３５度、１５７．５度の７種類の文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を生成することを特徴とする付記５に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７３】
（付記７）前記構造要素生成手順は、構造要素サイズが罫線幅の定数倍の罫線除去用構造要素を生成することを特徴とする付記１または２に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７４】
（付記８）前記構造要素生成手順は、構造要素サイズが罫線幅の３倍の罫線除去用構造要素を生成することを特徴とする付記７に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７５】
（付記９）罫線幅を推定する罫線幅推定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記構造要素生成手順は、前記罫線幅推定手順により推定された罫線幅を用いて構造要素サイズを算出して罫線除去用構造要素を生成することを特徴とする付記１または２に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７６】
（付記１０）罫線領域を推定し、該推定した罫線領域に基づいて罫線接触文字画像のうちのエロージョン演算を行う対象領域を定める罫線領域推定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記罫線除去手順は、前記罫線領域推定手順により定められた対象領域に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出することを特徴とする付記１または２に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７７】
（付記１１）前記罫線領域推定手順は、罫線接触文字画像を罫線方向に走査して黒画素の個数を計数し、該計数した個数に基づいて罫線領域を推定することを特徴とする付記１０に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７８】
（付記１２）罫線と文字が接触するか否かを判定する罫線接触判定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記罫線領域推定手順は、前記罫線接触判定手順により罫線と文字が接触すると判定された場合に、罫線領域を推定することを特徴とする付記１０に記載の文字画像抽出プログラム。
【００７９】
（付記１３）罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成手順と、
前記構造要素生成手順により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去手順と、
をコンピュータに実行させる文字画像抽出プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８０】
（付記１４）罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出方法であって、
文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成工程と、
前記構造要素生成工程により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去工程と、
を含んだことを特徴とする文字画像抽出方法。
【００８１】
（付記１５）罫線が接触した文字の画像である罫線接触文字画像から罫線を除去して文字画像を抽出する文字画像抽出装置であって、
文字線と罫線との接触位置関係および文字線の方向に対応して複数の罫線除去用構造要素を罫線幅に基づく構造要素サイズで生成する構造要素生成手段と、
前記構造要素生成手段により生成された複数の罫線除去用構造要素を用いて罫線接触文字画像に対してエロージョン演算を行った結果の論理和をとる事により罫線を除去して文字画像を抽出する罫線除去手段と、
を備えたことを特徴とする文字画像抽出装置。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
以上のように、本発明に係る文字画像抽出プログラム、文字画像抽出方法および文字画像抽出装置は、ＯＣＲに有用であり、特に、帳票に記入された漢字など複雑な文字を認識するＯＣＲに適している。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本実施例に係る文字画像抽出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】画像記憶部が記憶する画像データの一例を示す図である。
【図３】罫線接触判定部による罫線接触判定手法を説明するための説明図である。
【図４】罫線領域推定部による罫線領域推定手法を説明するための説明図である。
【図５】罫線幅推定部による罫線幅推定手法を説明するための説明図である。
【図６】罫線除去用構造要素生成部が生成する２１種類の罫線除去用構造要素を示す図である。
【図７−１】罫線除去用構造要素記憶部が記憶する罫線除去用構造要素のデータ構造の一例を示す図である。
【図７−２】罫線除去用構造要素記憶部が記憶する罫線除去用構造要素の一例を示す図である。
【図８】エロージョンを説明するための説明図である。
【図９】中央垂直文字線が罫線と接触する場合の構造要素の中心位置と接触位置との関係を示す図である。
【図１０】構造要素の中心の相異によるエロージョン結果の相異を示す図である。
【図１１】罫線除去部１９０によって抽出される文字画像の一例を示す図である。
【図１２】本実施例に係る文字画像抽出装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本実施例に係る文字画像抽出装置による文字画像抽出結果を示す図である。
【図１４】罫線接触判定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】罫線領域推定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】罫線除去部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】本実施例に係る文字画像抽出プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。
【図１８】罫線接触文字画像の一例を示す図である。
【図１９】罫線と文字線のなす角度が浅い場合の文字線の欠損を示す図である。
【符号の説明】
【００８４】
１００    文字画像抽出装置
１１０    入力部
１２０    画像記憶部
１３０    文字列切出部
１４０    罫線接触判定部
１５０    罫線領域推定部
１６０    罫線幅推定部
１７０    罫線除去用構造要素生成部
１８０    罫線除去用構造要素記憶部
１９０    罫線除去部
２００    コンピュータ
２１０    ＣＰＵ
２２０    ＲＡＭ
２３０    ＲＯＭ
２４０    Ｉ／Ｏインタフェース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７−１】
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【図７−２】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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